Facebook 称其人工智能将像一辆大脑汽车

Facebook 希望明确表示：它正在推动人工智能研究的前沿。但这一声明也带来了一种保证：这些机器并不邪恶，它们将让生活变得更好。

在今天的博客文章中，Facebook 人工智能研究部门（FAIR，该公司致力于人工智能研究的一个部门）详细介绍了其在 2015 年取得的一些最重要的成就。有些成就比较早，之前已有报道，例如可以复述《指环王》情节的神经网络；有些成就则是新成就，例如可运行的无监督学习模型。

过去几年，Facebook 在人工智能方面投入了大量资金，在纽约市成立了一个由 45 名研究人员和工程师组成的小部门。目前，Facebook 使用人工智能自动标记照片、翻译文本，并在 Facebook M 中使用人工智能，Facebook M 是他们的个人助理，正在慢慢向更多用户推广。

最近，Facebook 为盲人用户展示了一项新功能，它可以“看”图片并描述其内容。Facebook 创始人兼首席执行官马克·扎克伯格今天在他的墙上发布了一段视频，强调该功能的成功。该功能将短期记忆整合到图像识别中。现在，机器不仅能看到浴缸里的婴儿照片，还能回答有关照片的问题。视频展示了这项技术是如何应用于狗的品种的，这意味着人工智能不仅可以了解物种的类别，还可以了解物种内部的具体差异，这些差异使得每个品种都与众不同。

“我们认为人工智能可以帮助计算机更好地理解世界——这样它们就可以为人类提供更多帮助。我们对这项技术的开发还处于早期阶段，但你已经可以开始想象它在未来会有多大的帮助了，”扎克伯格写道。

扎克伯格说得对：人工智能系统的发展才刚刚起步。如今的每一项公告，以及过去的大部分公告，都专注于让机器像人类一样做事（尽管这有点牵强）。

这是目前人工智能发展的最新情况。我们处于真正的起步阶段——我们的人工神经网络正在玩积木并理解数字图像。人工智能实际上非常愚蠢，但它之所以看起来如此令人印象深刻，是因为计算规模远远超过我们自己的计算规模。

Facebook 人工智能研究主管 Yann LeCun 将人工智能比作汽车。汽车行驶速度远超人类，因此非常适合交通运输。但汽车无法自行绘画、讲笑话或举起箱子。我们已经设计出用于特定任务的出色系统，但距离像人类一样通用的人工智能还有很长的路要走。

“人工智能系统将成为我们大脑的延伸，就像汽车是我们的腿的延伸一样，”勒库恩在扎克伯格发布的视频中说道。“它们不会取代我们，而是会放大我们所做的一切：增强你的记忆力，让你获得即时知识，并让我们专注于做人类应该做的事情。”

这并不是说 Facebook 今天的公告不令人印象深刻。无监督学习长期以来一直是人工智能研究人员关注的问题。人类通过观察周围环境进行学习，机器理应也能做到同样的事情。但研究人员遇到了障碍，机器根本没有足够的内部输入来理解所有这些信息。一种尝试是竞争性学习，其中算法与自己竞争以给出最佳答案。

但今天发布的视频展示了一种新方法：向人工智能展示一个具有两种结果的受控环境。神经网络观察一堆积木，判断它们是否会倒下。在观察的过程中，它学会了倒下的概念，并随着时间的推移变得越来越好。他们称之为预测学习。Facebook 报告称，神经网络现在可以以高达 90% 的准确率判断积木是否会倒下，他们声称这比大多数人类都要好。

对于人工智能研究人员来说，Facebook 即将在即将召开的神经信息处理系统 (NIPS) 会议上发表的演讲是重磅新闻。他们声称，他们的新系统将使用十分之一的训练数据，工作速度提高 30%。这对最终用户意味着什么？从最基本的术语上讲，人工神经网络分为两个步骤。它查看大量信息，然后可以合成或分类新信息。

初始信息称为训练数据。为了标记你的照片，Facebook 会查看你的 60 张照片，然后了解你的长相，以便将来标记你。使用这 60 张照片，人工神经网络只需要 6 张照片。这意味着使用更少的数据就能获得相同的结果（准确率达到 97%）。

他们使用的背景系统称为“DeepMask”，该系统可以同时识别物体与周围环境的不同，然后识别物体内部的特征以对其进行分类。它以更高的特异性从图像中提取信息，这意味着每张照片的性价比更高。

这一切只是人工智能研究的一次战鼓敲响，Facebook 理所当然地认为这是一个长期的过程。

“要实现这一切，还需要多年的艰苦努力，”Facebook 首席技术官 Mike Schroepfer 写道。“但如果我们能够正确运用这些新技术，我们距离连接世界就更近了一步。”